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실무에 바로 쓰는 바닥부터 시작하는 머신러닝

기본부터 실습까지, 이 강의를 통해 머신러닝의 핵심을 차근차근 배워보세요.

23개 수업총 4시간 33분

500,000원

다른 방법으로도 수강할 수 있어요

수강 전 유의사항
권장 기기사항
머신러닝이 도대체 뭔가요..?
나는야 궁금왕
나만의 머신러닝 모델을 차근차근 만들고 싶은데..
어떻게 시작하죠?
인공지능 대마왕
어려운 이론만 있는 수업 말고 코드로 실습하는 수업 어디 없나요?
AI 강의 노마드

머신러닝의 기본을 배우고 싶다면
이 강의로 기초를 쌓아보세요

최신 머신러닝 기술을 활용해 데이터 분석, 모델을 구축하는 방법을 실습을 통해 배워볼 수 있습니다.
실무에 바로 쓰는 바닥부터 시작하는 머신러닝
5주 수강 후 평생 소장
23개 수업 ・ 총 4시간 33분
scikit-learn 등 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 모델 구현과 활용을 위한 코드 24개 제작
사전 지식 필요
Python

[기기 사양 확인법]
- 윈도우: 컴퓨터 설정 → 시스템 → 정보
- Mac: 화면 왼쪽 상단 Apple 로고 → 이 Mac에 관하여

[상세 사양]
- 윈도우 : 버전 10 이상 / RAM 8G 이상 / i5 이상 / 64bit 이상 - Mac : 11.7 (Big Sur) 이상

핵심 스킬 3가지

다양한 지도학습 모델 구현 능력
회귀모델, 로지스틱 회귀, SVM, KNN, 나이브베이즈 등 다양한 지도학습 모델을 다루며, 실제 데이터를 통해 각 모델을 구현하는 방법을 배웁니다.
비지도학습 및 차원 축소 기법
k-means clustering, PCA, t-SNE 등 비지도학습과 차원 축소 기법을 통해 데이터의 구조를 파악하고 시각화하는 방법을 배웁니다.
앙상블 학습 및 고급 모델 활용 능력
랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅 머신(GBM), XGBoost 등 앙상블 학습 기법을 통해 모델의 성능을 극대화하는 방법을 학습합니다.

01
다양한 모델을 실습하며 이해를 높입니다.
머신러닝의 필수 개념인 회귀, 분류, 클러스터링 등을 실제 데이터와 함께 실습하며 이해를 높일 수 있습니다.
02
바로 사용할 수 있는 기술을 학습합니다.
데이터 전처리, 모델 평가, 차원 축소 등 실무에서 바로 활용 가능한 기술들을 배우게 됩니다.
03
고급 모델과 최신 기술을 익힙니다.
배깅, 부스팅, 랜덤 포레스트, XGBoost 등 고급 앙상블 학습 기법을 학습하여 모델의 성능을 극대화하는 방법을 배웁니다.
커리큘럼
5주 과정
scikit-learn 등 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 모델 구현과 활용을 위한 코드 22개
사용 기술
Python, Anaconda, Pandas, Numpy, Scikit-learn
구현 기능
머신러닝 모델 구현 및 활용
4강
총 1시간 2분
1-1
강의 소개
1-2
머신러닝 개요와 구성요소
1-3
Anaconda 설치 및 라이브러리 소개
1-4
Jupyter Notebook 사용해보기
3강
총 45분
2-1
데이터셋 불러오기
2-2
전처리개념
2-3
전처리 실습
6강
총 1시간 15분
3-1
지도학습: 회귀모델
3-2
지도학습: 분류모델-로지스틱 회귀
3-3
지도학습: 분류모델-SVM
3-4
지도학습: 분류모델-KNN
3-5
지도학습: 분류모델-나이브베이즈
3-6
지도학습: 분류모델-의사결정나무
6강
총 1시간 5분
4-1
비지도학습: 군집화모델 - K-means clustering
4-2
비지도학습: 군집화모델 - 계층적 군집화
4-3
비지도학습: 군집화모델 - DBSCAN
4-4
비지도학습: 차원축소 - PCA
4-5
비지도학습: 차원축소 - t-SNE
4-6
비지도학습: 차원축소 - LDA
4강
총 23분
5-1
앙상블학습: 배깅과 부스팅
5-2
앙상블학습: 랜덤 포레스트
5-3
앙상블학습: 그래디언트 부스팅 머신 (GBM)
5-4
앙상블학습: XGBoost
튜터 소개
배형호
전) 스포츠 데이터 분석 전문 기업: AI 시스템 개발
전) 글로벌 AI 전문 기업: 챗봇 시스템 개발
전) S대학 연구소: 비디오 추천 시스템 연구
완강까지 책임지는 학습 관리 시스템
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    AI 요약 노트
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